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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2018-01-19 15:20 通信品質を用いた機械学習に基づくユーザの移動状態推定の精度評価 ○川上 航・金井謙治・Wei Bo・甲藤二郎（早大）  MoNA2017-58 |
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| 抄録 | （和） | 本稿では、センサーデバイスを追加することなくユーザの移動状態を識別するために、通信品質情報を用いた識別手法を提案する。提案手法では、GPS（Global Positioning System）や加速度センサーの代わりに、ユーザがビデオストリーミングなどの、モバイルサービスを楽しんでいる際の、インラインネットワーク計測によるモバイルTCPスループット、受信信号強度(RSSI)、基地局IDを利用する。精度評価では、一般的な5つの状態（静止、歩行、自転車、バス、電車）でデータを収集し、SVM（Support Vector Machine）、k近傍法(k-NN)とランダムフォレスト（RF）を使用する。評価結果より、通信品質を使用することでも、これらの移動状態が、加速度センサーを使用した場合と同様に高精度で識別され得るという結論を得た。 |
| （英） | In this paper, we introduce a recognition method using communication quality factors in order to identify the transportation modes without additional sensor devices. In the proposed method, instead of the typical smartphone sensors, we collect mobile throughputs, Received Signal Strength Indicators (RSSIs) and cellular base station IDs (Cell IDs) in five general transportation modes (stationary, walking, riding a bicycle, a bus and a train) and train the classifiers by applying SVM (Support Vector Machine), k-Nearest Neighbor (k - NN) and Random Forest (RF). Results conclude that these transportation modes can be identified with high accuracy. | |
| キーワード | （和） | モバイルセンシング / 通信品質 / 移動状態推定 / 機械学習 / QoS向上 / / / |
| （英） | Mobile sensing / Communication quality / Transportation modes recognition / Machine learning / QoS improvemnet / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 117, no. 390, MoNA2017-58, pp. 93-98, 2018年1月. | |
| 資料番号 | MoNA2017-58 | |
| 発行日 | 2018-01-11 (MoNA) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | MoNA2017-58 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MoNA |
| 開催期間 | 2018-01-18 - 2018-01-19 |
| 開催地（和） | キャンパスプラザ京都（京都市下京区） |
| 開催地（英） | Campus Plaza Kyoto |
| テーマ（和） | モバイルネットワーク、機械学習応用、モバイルデータ活用、および一般 |
| テーマ（英） | Mobile Network, Application of Machine Learning, Mobile Data, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | MoNA |
| 会議コード | 2018-01-MoNA |
| 本文の言語 | 英語（日本語タイトルあり） |
| タイトル（和） | 通信品質を用いた機械学習に基づくユーザの移動状態推定の精度評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Accuracy Evaluations of Human Transportation Modes Recognition Using Communication Quality |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | モバイルセンシング / Mobile sensing |
| キーワード(2)（和/英） | 通信品質 / Communication quality |
| キーワード(3)（和/英） | 移動状態推定 / Transportation modes recognition |
| キーワード(4)（和/英） | 機械学習 / Machine learning |
| キーワード(5)（和/英） | QoS向上 / QoS improvemnet |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 川上 航 / Wataru Kawakami / カワカミ ワタル |
| 第1著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 金井 謙治 / Kenji Kanai / カナイ ケンジ |
| 第2著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | Wei Bo / Wei Bo / Wei Bo |
| 第3著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 甲藤 二郎 / Jiro Katto / カットウ ジロウ |
| 第4著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2018-01-19 15:20:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | MoNA |
| 資料番号 | MoNA2017-58 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | no.390 |
| ページ範囲 | pp.93-98 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2018-01-11 (MoNA) |
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